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國立中山大學 通訊工程研究所 溫朝凱所指導 賴正恆的 基於多核心架構的 5GNR MIMO 系統軟體之研究 （2020），提出intel i9 13代關鍵因素是什麼，來自於平行運算、多核心、軟體無線電、第五代行動通訊、多輸入多輸出。
而第二篇論文國立交通大學 資訊科學與工程研究所 許騰尹所指導 賴永崧的 基於圖靈GPU架構之軟體實體層實作 （2019），提出因為有 長期演進技術、半精度、張量核心的重點而找出了 intel i9 13代的解答。
intel i9 13代進入發燒排行的影片
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本集節目內容由志祺七七頻道製作，不代表「Lenovo」立場。
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＃人類基因組計劃 ＃基因專利大戰
各節重點：
00:00 開頭
01:28【Lenovo筆電 】廣告段落
02:33 那些年，我們還搞不懂的基因
03:44 人類基因組計劃：啟動！
05:39 利益驅使民間企業搶進
06:28 賽雷拉公司怎麼做到的？
07:41 基因專利大戰
08:41 人類基因解碼競賽的結局
10:21 我們的觀點
11:13 問題
11:39 結尾
【 製作團隊 】
｜企劃：宇軒
｜腳本：宇軒
｜編輯：土龍
｜剪輯後製：鎮宇
｜剪輯助理：歆雅／珊珊
｜演出：志祺
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【 本集參考資料 】
→A complete human genome sequence is close: how scientists filled in the gaps：https://go.nature.com/385ngpL
→人类基因组计划wiki：https://bit.ly/3AYYWSS
→基因研究的怪才，克雷格·凡特生日｜科學史上的今天：10/14 - 泛科學：https://bit.ly/2WgJqDe
→人類基因圖譜初稿完成 │ 科學史上的今天：06/26 - 泛科學：https://bit.ly/3j6kRRY
→人類基因組#專利問題：https://bit.ly/2UEyIFM
→克萊格·凡特：https://bit.ly/3Dd5Tl4
→Can genes be patented?：https://bit.ly/3zc24dM
→人類基因組測序的競賽 - Tien Nguyen：https://bit.ly/2UKX0y4
→科普 | 上个世纪的辉煌——人类基因组计划竞赛的故事 - 知乎：https://bit.ly/2WbQ3qy
→《人類基因體解碼後的商機》- 科學發展，2002年6月354期：https://bit.ly/2UEyRci
→《焦點報導：人類基因計畫競賽始末》- 科學月刊，2000 年第 31 卷第 8 期：https://bit.ly/3yeMzAd
→《焦點報導：基因密碼的歸屬權》-科學月刊，2000 年第 31 卷第 8 期
→基因檢測的倫理與道德議題：https://bit.ly/3sIJMhU
→人類基因體 10 年之後？ 4 大研究願景和 10 大預測 - 基因線上：https://bit.ly/2WglAYh
→多元觀點：基因專利權歸誰所屬？ - 基因線上：https://bit.ly/2UEdBmX
→美國最高法院：人類基因將不能取得專利權：https://bit.ly/2W9Pc9R
【 延伸閱讀 】
→腦部健檢／基因檢測有必要嗎？其實多數人看不出明顯風險：https://bit.ly/3zb59L7
→基因教父陳奕雄：https://bit.ly/3zbhnDs
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基於多核心架構的 5GNR MIMO 系統軟體之研究
為了解決intel i9 13代 的問題，作者賴正恆 這樣論述：
無線通訊系統不斷提升網路容量(Network Capacity)及降低訊號延遲以應對更高的數據傳輸需求。多輸入多輸出(Multi-input Multi-output，簡稱MIMO)技術是第五代行動通訊系統的重要組成技術，並且是實現極高容量的關鍵。然而在硬體資源有限的接收端，如何在如此高複雜度的系統下，達到低延遲、高資料量傳傳輸是一項挑戰。 隨著微處理器的發展，無論是個人電腦或手機均為多核心處理器，本論文提出在既有的多核心處理器上，根據第五代行動通訊規範，於接收端有系統的規劃平行運算架構，包含同步訊號搜尋、快速傅立葉(Fast Fourier Transform，簡稱FFT)運算、通道
估計、檢測器及低密度奇偶檢查碼(Low-density Parity Check，簡稱LDPC)解碼的訊號解調流程。在程式開發的部份，平行運算會結合英特爾(Intel)數學函式庫(Math Kernel Library，簡稱MKL)及單指令多數據(Single Instruction Multiple Data，簡稱SIMD)，以達到較佳的運算效能。最後以軟體無線電(Software Defined Radio，簡稱SDR)方式建立的MIMO終端量測平台，驗證平行架構在不同核心數下所提升的運算速度。
基於圖靈GPU架構之軟體實體層實作
為了解決intel i9 13代 的問題，作者賴永崧 這樣論述：
由於對於網路傳輸效率及品質要求提升，第五代行動通訊網路(5th Generation Mobile Networks)已經成為通訊領域的其中一個鎂光燈，而對於硬體設計，軟體化實體層(soft-PHY)在5G的規格下更能有延展性及擴充性。然而在Soft-PHY實作的平台下，單純使用CPU及GPU當作系統中的處理器，已經慢慢地無法滿足開發者及使用者的需求，因此為了提高整體GPU平行運算的效率，在開發上除了選擇降低運算的精準度，並且嘗試使用新的GPU圖靈架來取代傳統作法，使得PHY layer能夠有更高的執行效率，因此本篇論文著重於PUSCH在半精度上使用及兩種不同的GPU架構的改良。